Macy’s 如何通过“AI 优先”理念重新定义零售业
零售业正在经历一场深刻的结构性变革，正从表面化的 AI 花招转向深度、集成的智能。领先的零售商不再仅仅是在现有网站上添加聊天机器人，而是正在重新构想其整个运营基因，以弥合数据信号与果断行动之间的鸿沟。
超越孤立的 AI 试点项目
对于许多传统零售商而言，最初对人工智能的尝试往往是孤立的试点项目——即旨在验证概念的小规模实验。然而，正如 Macy’s 所展示的那样，真正的价值在于从这些实验性的“短期成效”转向集成的“AI 优先”运营理念。Macy’s 工程高级总监 Murali Murugan 强调，这种方法并不是在旧的工作流之上叠加智能，而是从底层重新设计决策制定方式。
这一演进针对的是零售业的核心机制：产品如何在搜索结果中呈现、库存如何在复杂的供应链中流动，以及工程师如何加速软件部署。通过将智能嵌入基础系统中，公司旨在缩短将消费者行为数据转化为有意义业务响应所需的时间。
对话式商务与个性化
这一转变最明显的表现之一是向对话式商务（conversational commerce）的迈进。Macy’s 推出了 “Ask Macy’s”，这是一款由 AI 驱动的购物助手，它打破了传统的基于关键词的搜索栏模式。该工具的功能更像是一位数字私人造型师，允许客户使用自然语言来描述复杂的需求——例如为特定假期或临时活动准备的着装。
与标准的推荐引擎不同，“Ask Macy’s”利用上下文、过往购买历史和特定的用户偏好来策划推荐。这创造了一种无缝体验，让技术感觉是直观的而非侵入性的，将交易式的搜索转变为个性化的咨询。
AI 作为运营效率的隐形层
虽然面向消费者的工具最容易获得媒体关注，但 AI 在零售业中最显著的影响往往是隐形的。对于开发人员和工程师而言，AI 正被用于更快地交付代码并优化运营规划。这种内部效率使企业能够在竞争极其激烈的环境中保持敏捷。
零售业领导者的长期愿景并非取代人类判断，而是增强人类判断。通过利用 AI 进行大规模的模式识别和数据处理，人类专家可以专注于高层战略和执行。其目标是一个持续改进的闭环，系统可以从数据中实时学习，适应新的技术标准和不断变化的消费者需求，从而创造出呈复合式提升的客户体验。
核心要点
- 系统性集成而非简单叠加： 成功的 AI 实施需要重新设计核心业务流程，而不仅仅是在传统系统上添加 AI 功能。
- 对话式商务的演进： 像 “Ask Macy’s” 这样的工具正在将零售范式从关键词搜索转向具备上下文感知能力的对话式造型。
- 弥合从信号到行动的差距： 零售业 AI 的最终目标是利用实时数据，在供应链、搜索和工程领域驱动更快、更准确的决策。